Was ein Trader im algorithmischen Handel macht...

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Was ein Trader im algorithmischen Handel macht...

Vor drei Jahren habe ich meine Stelle im algorithmischen Trading bei JP Morgan gekündigt, um ein eigenes Tech-StartUp zu gründen: Mit Concurnas entwickele ich eine neue Programmiersprache.

Was macht ein Trader im algorithmischen Handel?

Handeln im algorithmischen Trading kann vieles bedeuten. Bei mir ging es um Systeme, die im Hochfrequenz-Millisekundentakt am Devisenmarkt agierten, aber auch um komplexe derivative Preissysteme, die einige Sekunden in Anspruch nehmen. Hinzu kamen Trading-Systeme für große Mengen, die über mehrere Stunden laufen.

In den Medien wird automatisierter Handel oft als etwas bedrohliches dargestellt - ich selbst habe ihn als Bereicherung erlebt, der es erleichtert, Handel in großem Umfang durchzuführen. Automatisierter Handel senkt nachweislich die Kosten, steigert die Effizienz und zieht jede Menge enthusiastischer Menschen an, die Spaß daran haben, komplexe Fragen zu lösen und die insgesamt das Richtige tun wollen.

Was macht einen guten Trader im algorithmischen Handel aus?

Wer im algorithmischen Trading einsteigen will, muss programmieren können. Heute können die meisten Berufsanfänger im Trading programmieren (oder haben zumindest Grundkenntnisse darin), etwa in Programmiersprachen wie Python. Ein Programmierer, der handelt ist heute nichts ungewöhnliches mehr – ebenso wenig wie ein Trader, der programmieren kann. Was zudem sehr nützlich ist, sind Kenntnisse in angewandter Mathematik und Statistik.

Das gängige Klischee, dass algorithmischer Handel nur etwas für Nerds sei, kann ich nicht bestätigen: Wer wirklich Erfolg haben will, muss mit Menschen umgehen können. Wenn wir neue Produkte eingeführt haben, gab es Tage, an denen ich Einzelgespräche mit mehr als 40 verschiedenen Personen geführt habe – ob aus Sales, Trading, Tech oder Compliance, Market Risk, Marketing, aus der Rechtsabteilung, quantitativer Forschung, Product etc.

Jobs im algorithmischen Trading sind toll!

Jobs im algorithmischen Handel machen Spaß. Sie sind intellektuell anspruchsvoll: Es geht um das mathematische Modellieren von Trading-Ideen, die dann im nächsten Schritt programmiert werden. Zudem ist es ein Bereich, in dem enorm viel passiert und in dem man jede Menge Kontakt zu den erfahrensten Köpfen der Bank hat. Und so öffnen sich hier diverse Karrieremöglichkeiten. Bei meinen Kollegen war es nichts ungewöhnliches, wenn jemand schon vor seinem 35. Geburtstag zum MD befördert wurde.

Im algorithmischen Trading zu arbeiten, kam mir oft vor wie eine verdichtete Version dessen, was gesamtwirtschaftlich vor sich ging – ein Mikrokosmos dessen, was draußen in der Welt passierte, betrachtet durch eine technisch-mathematischen Brille bzw. aus Geschäftsprozess-Sicht, allerdings mit dem Unterschied, dass alles in atemberaubenden Tempo läuft und es wenig Toleranz für Fehler gibt! Algorithmisches Trading ist ein wirklich spannender und anspruchsvoller Job.

Warum ich gegangen bin?

Das klingt doch toll – warum habe ich trotzdem gekündigt und meine eigene Firma gegründet?

Kurz gesagt: Obwohl ich meinen Job sehr mochte hatte ich, wie viele StartUp-Gründer, Lust auf etwas noch Interessanteres. Es wird viel davon geredet, dass Banken zu Tech-Unternehmen werden – das stimmt, wenn man die Abhängigkeit von Technologie betrachtet (moderner Handel funktioniert einfach nicht ohne gewisse Formen von automatisiertem Trading). Was jedoch den direkten Impact angeht, sind Banken noch weit von der Tech-Welt entfernt. Wer etwa für die Suchfunktion von Google arbeitet, richtet sich an Milliarden von Kunden. Bei Banken hingegen erreicht man auch in den prestigeträchtigsten Positionen maximal einige Tausend Kunden.

Wer im Tech-Bereich arbeiten möchte und will, dass die eigene Arbeit eine globale Wirkung hat, muss entweder bei einer großen Tech-Firma arbeiten oder etwas Eigenes gründen.

Bei mir war es so, dass ich bei der Bank Tag für Tag erlebt habe, wie wir an verlässlichen, skalierbaren, hoch-performanten Parallelsystemen gearbeitet haben – und solche Systeme gehören, ebenso wie Computergrafik und Künstliche Intelligenz, zu den komplexesten Aufgaben in der Softwareentwicklung. Beim Umgang mit diesen Fragen begann ich, Muster zu erkennen und darüber nachzudenken, welche der angewandten Lösungen auch anderswo zum Einsatz kommen könnten. Ich dachte mir, „hey, daraus kann man ein Produkt stricken, das Banken und anderen Wirtschaftszweigen nutzen kann“. Hier schlug die Geburtsstunde der Programmiersprache Concurnas.

Was es mit meiner Programmiersprache Concurnas auf sich hat

Concurnas ist eine High-Level-Programmiersprache und dadurch einfach in der Anwendung.

Wer im Trading arbeitet, lernt schnell, dass man seine Zeit angesichts der enormen Arbeitslast extrem gut einteilen muss (es sei denn, man möchte bis 22 Uhr und am Wochenende arbeiten). Wenn ich persönlich an Modellen gearbeitet und programmiert habe, bin ich oft in eine Art Zen-Modus gegangen. Mir selbst haben hier sogenannte High-Level-Programmiersprachen wie Python sehr geholfen.

High-Level-Programmiersprachen zeichnen sich dadurch aus, dass man dieselben Ergebnisse mit deutlich weniger Programmieraufwand erreichen kann, also deutlich weniger Code schreiben muss als etwa in Programmiersprachen wie C und C++ . Zudem stehen Business-Probleme und nicht technische Probleme im Vordergrund, was den Vorteil hat, dass der Code auch von Leuten verstanden wird, die nicht nur programmieren – weil sie etwa im Risikobereich oder der Compliance arbeiten. Je schneller diese Kollegen ihr OK geben, desto schneller kann man an den Markt gehen.

Aus genau diesen Gründen soll Concurnas eine einfache Programmiersprache, ähnlich wie Python, sein.

Concurnas läuft auf Java und ist open source

Python ist eine tolle Programmiersprache, kann allerdings sehr langsam sein. Deswegen sind Trading-Systeme oft in C, C++ oder seit Neustem auch in Java geschrieben. 

Neben seiner unglaublichen Performanz hat vor allem Java eine Fülle von Open-Source-Software, auf die kostenlos zugegriffen werden kann.

Concurnas läuft auf Java und macht sich damit die unglaubliche Leistung und den Zugang zu der für Java vorhandenen Open-Source-Software zunutze. Concurnas unterstützt zudem die „domain specific languages“ (DSLs), die unweigerlich in Trading-Systeme eingebaut werden, wenn Programmierer ihre eigene Nomenklatur zur Beschreibung von Trading-Problemen einbringen. Dies ist ungewöhnlich – nur wenige Programmiersprachen unterstützen DSLs.

Und zu guter Letzt: Concurnas ist open source. Ich werde oft gefragt, warum ich kein Geld dafür nehme. Der Grund ist, dass sowohl ich selbst, als auch alle Firmen, bei denen ich gearbeitet habe, von Open-Source-Software profitiert haben, und dass ein Großteil der globalen Software auf open source beruht. Ich will hier meinen Beitrag leisten und etwas zurückgeben.

Als Firma bietet Concurnas Ltd betrieblichen Support für die Programmiersprache Concurnas sowie Technologie-Consulting für Banken, Hedge Fonds und weitere Branchen an. Ich hoffe, dass auch Sie profitieren!

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